MCP против gRPC: как ИИ-агенты и LLM соединяются с инструментами и данными.

#Инструменты ИИ
2025-10-28 12:3516 минут

Введение в содержание
Задать вопросы

Видео обсуждает проблемы, с которыми сталкиваются агенты ИИ, управляемые большими языковыми моделями (LLMs), при подключении к внешним сервисам, таким как бронирование авиабилетов, проверка наличия и базы данных. Оно вводит два протокола: Протокол Контекста Модели (MCP), который был создан для доступа агентов ИИ к инструментам и данным, и gRPC, широко используемую рамочную основу для соединения микросервисов, которая превосходна по производительности, но не была разработана с учетом ИИ. Видео подчеркивает нативные функции MCP для ИИ, такие как обнаружение во время выполнения и возможность динамически извлекать внешние данные для LLM, сравнивая это с бинарной сериализацией и потоковыми возможностями gRPC. Хотя MCP позволяет интуитивно обнаруживать и использовать инструменты, gRPC предлагает скорость, но требует дополнительных уровней для перевода ИИ. В конечном итоге видео предлагает, что по мере эволюции систем ИИ MCP будет служить интерфейсом для обнаружения, в то время как gRPC будет использоваться для обработки запросов с высоким объемом.

Ключевая информация

  • Агентам ИИ, работающим на основе больших языковых моделей (LLMs), приходится сталкиваться с трудностями в общении с внешними сервисами для выполнения задач, таких как бронирование авиаперелетов или запросы к базам данных.
  • MCP (Протокол Контекста Модели), представленный компанией Anthropic в конце 2024 года, разработан специально для AI-агентов, чтобы соединять LLM с инструментами и данными.
  • gRPC (Google Remote Procedure Call) является известным фреймворком RPC для подключения микросервисов, но изначально не был разработан для AI-приложений.
  • Оба протокола решают проблемы, связанные с ограничениями по размеру окна контекста у больших языковых моделей (LLMs), которые не могут хранить всю необходимую информацию одновременно.
  • MCP позволяет LLM динамически запрашивать внешние системы вместо того, чтобы пытаться вписать все данные в контекстное окно.
  • MCP включает в себя примитивы, такие как инструменты, ресурсы и подсказки с описаниями на естественном языке для легкого понимания LLM.
  • В MCP функция обнаружения встроена в протокол, что позволяет ИИ-агентам быстро понимать доступные возможности.
  • gRPC предлагает такие функции, как эффективная бинарная сериализация, двусторонняя потоковая передача и более высокая производительность, но предоставляет структурную информацию вместо семантического контекста, необходимого для LLM.
  • В gRPC-реализациях часто необходим адаптерный уровень, чтобы переводить запросы на естественном языке в конкретные вызовы RPC для ИИ-агентов.
  • MCP использует JSON-RPC 2.0 для связи, который является понятным для человека, в то время как gRPC использует протоколы буферов для бинарной связи, что приводит к более быстрой интерпретации сообщений.
  • MCP лучше всего подходит для открытия ИИ, в то время как gRPC превосходит по скорости и эффективности для высокопроизводительных задач.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Искусственные агенты и коммуникационные протоколы

АИ-агенты, основанные на больших языковых моделях (LLMs), требуют эффективного взаимодействия с внешними службами для таких задач, как бронирование авиабилетов и проверки наличия товаров. Обсуждение сосредоточено на двух протоколах — Протоколе Контекста Модели (MCP) и Google Remote Procedure Call (gRPC) — и их роли в улучшении возможностей агентного ИИ.

Протокол контекста модели (MCP)

Введенный Anthropic, MCP предназначен для ИИ-агентов, способствующих соединению между LLM и внешними инструментами и данными. Он предлагает примитивы, такие как инструменты, ресурсы и подсказки, позволяя динамическое выполнение запросов и обнаружение возможностей в реальном времени.

gRPC (Google Remote Procedure Call) gRPC (Удаленный вызов процедур Google)

gRPC — это быстрый и надежный фреймворк RPC, который организует связь между микросервисами. Он использует протоколы буферов для эффективной бинарной сериализации и потоковой передачи в реальном времени. Однако ему не хватает семантического контекста, необходимого для LLM, что часто требует дополнительного слоя AI-перевода.

Ограничения контекстного окна в больших языковых моделях (LLMs).

LLMs сталкиваются с ограничениями из-за своего контекстного окна, что ограничивает количество информации, которую они могут запомнить. MCP позволяет этим моделям запрашивать внешние системы для получения данных в реальном времени, преодолевая ограничения больших наборов данных или баз данных.

Адаптивность агентов ИИ

MCP способствует адаптивности в AI-агентах, позволяя им использовать новые инструменты и возможности без повторного обучения. Эта гибкость контрастирует с gRPC, который обычно требует специфических знаний о деталях сервиса.

Коммуникационный поток в MCP и gRPC

Процессы связи для MCP и gRPC принципиально различаются. MCP использует JSON-RPC для подключения, что позволяет взаимодействовать на естественном языке, в то время как gRPC использует HTTP/2 с протоколами буферов, что обеспечивает более быструю бинарную связь, но требует адаптера для намерений, удобных для ИИ.

Механизмы открытия

MCP интегрирует открытие в свой протокол, позволяя ИИ-агентам динамически получать доступ к доступным инструментам и ресурсам. В отличие от этого, gRPC предоставляет только структурную информацию, что требует наличия адаптерного уровня для более широкого понимания и использования.

Сравнение эффективности и производительности

MCP предназначен для ИИ, обеспечивая семантическую ясность, в то время как gRPC превосходит в скорости и масштабируемости. Выбор между этими двумя протоколами будет зависеть от конкретных требований приложения, поскольку агенты ИИ развиваются от простых чат-ботов до надежных производственных систем.

Связанные вопросы и ответы

Что такое MCP?

MCP, или Протокол Контекста Модели, - это специально разработанный протокол, созданный компанией Anthropic в конце 2024 года для подключения агентам ИИ больших языковых моделей (LLM) к инструментам и данным.

gRPC и MCP различаются по нескольким ключевым аспектам. gRPC — это современный фреймворк удаленного вызова процедур, который использует HTTP/2 для транспортировки сообщений. MCP, или Management and Control Plane, представляет собой архитектуру, в которой управление сетевыми ресурсами и политиками осуществляется отдельно от пользовательских данных. Основное отличие заключается в том, что gRPC ориентирован на быстрое и эффективное взаимодействие между клиентами и сервисами, в то время как MCP служит для управления и координации работы сетевых компонентов. gRPC поддерживает множество языков программирования и предоставляет механизмы для автоматической генерации кода, что упрощает процесс разработки. В отличие от этого, MCP часто требует интеграции с различными сетевыми устройствами и протоколами, что может усложнить его использование. Кроме того, gRPC использует протокол буферов для сериализации данных, обеспечивая высокую производительность, тогда как MCP может использовать различные форматы данных в зависимости от конкретного контекста. В заключение можно сказать, что gRPC и MCP служат различным целям в экосистеме разработки и управления, и выбор между ними зависит от потребностей проекта.

gRPC — это фреймворк удалённых процедурных вызовов, который предлагает скорость и надёжность, но не был разработан с учётом ИИ. Он требует дополнительного слоя перевода ИИ, в то время как MCP специально создан для ИИ, предоставляя семантический контекст и динамическое обнаружение во время выполнения.

Каковы ограничения ЛЛМ?

Модели большого языка (LLMs) в своей основе ограничены размером контекстного окна и данными, на которых они обучались. Они не могут удерживать целые базы данных клиентов или потоки данных в реальном времени напрямую в своем контексте.

Как ИИ-агенты преодолевают ограничения больших языковых моделей?

ИИ-агенты могут запрашивать внешние системы по запросу для получения конкретной информации, улучшая свои возможности без перегрузки своего контекстного окна.

MCP (Multi-channel Communication Protocol) has several key components that are essential for its functionality. 1. **Communication Channels**: MCP utilizes multiple channels for data transmission, allowing for efficient and simultaneous communication. - MCP использует несколько каналов для передачи данных, позволяя эффективно и одновременно общаться. 2. **Message Structure**: The protocol defines a specific structure for messages to ensure consistency and clarity in communication. - Протокол определяет конкретную структуру сообщений для обеспечения согласованности и ясности в общении. 3. **Error Handling**: MCP includes mechanisms for detecting and correcting errors that may occur during data transmission. - MCP включает механизмы для обнаружения и исправления ошибок, которые могут возникнуть во время передачи данных. 4. **Authentication and Security**: The protocol incorporates methods for authenticating users and securing data exchanges to protect against unauthorized access. - Протокол включает методы для аутентификации пользователей и защиты обмена данными от несанкционированного доступа. 5. **Data Encoding**: MCP specifies how data should be encoded for transmission to ensure compatibility across different systems. - MCP указывает, как данные должны быть закодированы для передачи, чтобы обеспечить совместимость между различными системами. 6. **Session Management**: The protocol manages communication sessions to maintain stable and long-lasting data exchanges. - Протокол управляет коммуникационными сессиями для поддержания стабильных и долговременных обменов данными. 7. **Scalability**: MCP is designed to scale, accommodating an increasing number of users and devices without compromising performance. - MCP разработан с учетом масштабируемости, что позволяет увеличивать количество пользователей и устройств без ущерба для производительности. Each of these components plays a crucial role in ensuring that the MCP protocol operates effectively and reliably in various communication environments.Каждый из этих компонентов играет ключевую роль в обеспечении эффективной и надежной работы протокола MCP в различных коммуникационных средах.

MCP предоставляет три ключевых примитива: инструменты (функции, такие как 'получить погоду'), ресурсы (данные, такие как схемы баз данных) и подсказки (шаблоны взаимодействия), все с описаниями на естественном языке для LLM.

Как выглядит поток коммуникации в MCP?

В MCP поток начинается с того, что хост-приложение подключается к клиенту MCP, который затем взаимодействует с сервером MCP, подключающимся к внешним сервисам, а результаты возвращаются обратно по тому же пути.

gRPC обрабатывает запросы с помощью механизма удаленных вызовов процедур (RPC). Когда клиент хочет вызвать метод на сервере, он создает запрос и отправляет его через канал связи. Сервер получает запрос, обрабатывает его и возвращает ответ клиенту. gRPC использует протокол HTTP/2 для передачи данных, что позволяет осуществлять более эффективную и быструю передачу по сравнению с традиционными HTTP/1.1. Запросы и ответы в gRPC сериализуются в формате Protocol Buffers, что обеспечивает компактность и быстроту обработки данных. Кроме того, gRPC поддерживает различные типы взаимодействия, включая одноразовые запросы, потоковые запросы и двунаправленные потоковые соединения. Это делает gRPC очень гибким инструментом для создания распределенных приложений и микросервисов.

gRPC использует HTTP/2 для связи, что позволяет двунаправленное потоковое взаимодействие и мультиплексирование, что позволяет одновременно обрабатывать несколько запросов.

Механизм обнаружения в MCP - это способ, с помощью которого система идентифицирует и отслеживает активности или устройства в сети.

MCP имеет встроенное открытие, позволяющее клиентам подключаться к серверу MCP и немедленно вызывать команды, такие как tool/list или resources/list, чтобы понять доступные возможности семантическим образом.

Почему разработчикам нужен слой AI-перевода для gRPC?

Разработчикам нужен слой перевода ИИ, потому что gRPC предоставляет структурную информацию через определения protobuf, а не семантический контекст, что требует дополнительного этапа для перевода намерения естественного языка в конкретные вызовы RPC.

Как сравниваются эффективность MCP и gRPC?

MCP использует JSON-RPC 2.0 с текстовыми сообщениями, что облегчает чтение, но часто делает его более многословным. В отличие от этого, gRPC использует бинарные протоколы, которые быстрее и меньше, но менее читаемы для человека.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: